Deepseek-R1 karmaşık çok dönüş konuşmalarını nasıl ele alıyor

Çok aşamalı eğitim süreci

1. Soğuk Başlangıç ​​aşaması: Başlangıçta, Deepseek-R1, yanıtlarında netlik ve tutarlılık için sağlam bir temel oluşturmaya yardımcı olan yüksek kaliteli veriler kullanılarak ince ayarlanmıştır. Bu aşama zayıf okunabilirlik ve karışık dil çıkışları gibi yaygın sorunları ele almaktadır [1] [3].

2. Takviye öğrenimi: Deepseek-R1'in eğitiminin çekirdeği saf RL'yi içerir ve modelin deneme yanılma yoluyla öğrenmesine izin verir. Bu yöntem, problem çözme becerilerini ve akıl yürütme yeteneklerini geliştirerek kapsamlı etiketli veri kümelerine daha az bağımlı hale getirir [2] [3].

3. Reddetme Örneklemesi: RL'nin yakınsamasının yakınında, model, önceki başarılı çalışmalardan en iyi örnekleri seçerek sentetik veriler oluşturmak için ret örneklemesini kullanır. Bu adım, eğitim verilerinin çeşitliliğini ve kalitesini arttırır ve modelin yeteneklerini daha da geliştirir [1].

4. Son RL aşaması: Sentetik ve denetimli verileri çeşitli alanlara entegre ettikten sonra, Deepseek-R1, farklı istemler ve senaryolar arasında etkili bir şekilde genellenmesini sağlayan son bir takviye öğrenme aşamasına tabi tutulur. Bu adım, gerçek dünya uygulamalarındaki performansı korumak için çok önemlidir [1].

Çok dönüş konuşmalarını kullanma

Deepseek-R1'in mimarisi, bir konuşmada birden fazla dönüşte bağlamı korumasını sağlar. Hem kullanıcıdan hem de asistandan önceki mesajları ekleyerek, diyalog geçmişini etkili bir şekilde izleyebilir. Örneğin, bir kullanıcı bir soru sorduğunda, başka bir ilgili soruşturma sorduğunda, Deepseek-R1, ilgili ve tutarlı yanıtlar sağlamak için önceki borsalara başvurabilir [1] [3].

Performans bilgileri

Güçlü yönlerine rağmen, Deepseek-R1'in ilk versiyonları, çok dönüş konuşmalarında tekrarlayan yanıtlarla karşılaştı. Bununla birlikte, eğitim metodolojisinde devam eden iyileştirmeler, bağlamı veya tutarlılığı kaybetmeden karmaşık diyalogları ele alma yeteneğini önemli ölçüde artırmıştır [3] [4].

Özetle, Deepseek-R1'in çok aşamalı eğitim süreci ve takviye öğrenme çerçevesi, kalite verilerinin sağlam bir temelini oluşturarak ve yinelemeli öğrenme yoluyla akıl yürütme yeteneklerini geliştirerek karmaşık çok dönüş konuşmalarını etkili bir şekilde yönetmesini sağlar.